基于分数阶聚能带分析的微弱故障特征提取研究

提出了一种分数阶聚能带时频累加谱方法,快速实现长数据的时频分析,突出目标分量,用于提取变速器急加速过程微弱故障特征。根据变速器输入轴转速信号及传动比确定分数阶傅里叶变换（Fractional Fourier Transform, FRFT）最佳阶次,对变速器急加速过程振动信号进行最佳阶次FRFT,根据FRFT模值谱确定聚能带,计算分数阶聚能带时频累加谱,通过对比多组正常和故障数据的分数阶聚能带时频累加谱结果和阶比谱结果,验证该方法的有效性。试验结果表明：根据转速信号能快速、准确确定FRFT最佳阶次;选取聚能带内的FRFT结果进行时频分析,计算量小,分辨率高,分数阶聚能带时频累加谱具有聚焦和局部放大的特点, 能很好地突出目标分量,抑噪噪声,是提取变速器急加速过程信号微弱故障特征的有效方法。     

基于分数阶滤波的全息阶比解调谱及齿轮早期故障诊断

为提高变速器齿轮早期故障诊断的准确性和可靠性,提出了一种基于分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform, FRFT)滤波的全息阶比解调谱方法。对变速器变转速过程的水平与垂直测点振动包络信号进行分数阶滤波,分离出调制频率分量,再对分离后信号进行全息阶比谱分析,得到调制分量的全息阶比解调谱,并对齿轮早期点蚀故障进行故障诊断。试验结果表明,基于分数阶滤波的全息阶比解调谱,兼具分数阶滤波分离频率变化分量的特点与全息阶比谱融合多维特征的优势,既能有效分离变转速过程的调制分量,隔离其他分量和噪声干扰,又能有效融合两个方向的关键特征信息,有效诊断出单测点单特征方法难以识别的齿轮早期故障。     

基于转速自适应多阶FRFT滤波提取瞬变工况齿轮微弱故障特征

提出了一种基于转速信号自适应分段的多阶FRFT滤波方法,并应用于提取瞬变工况下变速器齿轮微弱故障特征。首先,根据设定的振动信号频率曲线曲率阈值将目标档位啮合频率时频曲线自适应分为若干段,使得每段内的信号频率近似线性变化;然后,在各分段内进行最小二乘拟合确定相应的FRFT最佳阶次,并在各段信号的最佳分数阶域进行滤波,实现基于转速自适应分段的多阶FRFT滤波。采用该方法分析实测变速器瞬变工况振动信号。结果表明,基于转速信号自适应分段确定多阶FRFT的最佳阶次,准确、快速、自适应性好;多阶FRFT滤波能够有效分离出瞬变工况下的啮合频率分量,隔离其他干扰;对分离出的啮合频率分量进行阶次包络解调分析,能有效提取出齿轮微弱故障特征。     

基于曲线特征分段的多阶FRFT滤波提取齿轮早期故障特征

对于变速器齿轮早期微弱故障特征难以提取的问题,提出了一种基于曲线特征进行分段的多阶分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)滤波方法。首先,依据振动信号频率曲线的特征将目标档位的啮合频率曲线分成若干频率近似线性变化的信号段,然后通过计算确定相应信号段的分数阶傅里叶变换的滤波最佳阶次,再逐段进行滤波,从而分离出包含故障特征信息的目标阶比分量,进而进行故障特征提取。通过采用该方法分析变速器变加速工况振动信号,结果表明,基于曲线特征进行分段的多阶FRFT滤波能够有效分离出啮合频率分量,对分离出的分量进行阶次包络解调分析,能准确提取出齿轮微弱故障特征。     

旋转机械阶比跟踪中的阶比交叠噪声消除

旋转机械的升/降速过程的阶比分析中测试数据容易受到阶比交叠噪声分量的干扰,使得分析结果失真甚至无意义.提出了对测试数据先用独立分量进行分解,将混合信号中的阶比分量和非阶比交叉噪声分离为不同独立信号分量,在此基础上再对分离出的阶比分量信号对应独立信号分量进行阶比跟踪分析,解决了阶比跟踪分析中的交叠噪声干扰问题.对Gabor阶比跟踪和独立分量分析的基本原理进行了简要介绍,在此基础上提出了本方法的实现方案,并在阶比分析中解决了独立分量分析具有的不确定性问题.通过仿真试验和实际测试对本方法的有效性进行了评价.     

基于稳健全息阶比谱提取微弱故障特征

提出了一种稳健全息阶比谱方法,用于提取变速器变速过程的微弱故障特征。首先分析了转速波动对传统阶比方法分析精度的影响,构造了基于转速调整的改进阶比方法,对水平与垂直方向加速过程信号的改进阶比谱进行全息分析,构成稳健全息阶比谱,并与单测点改进阶比谱结果对比。试验表明,改进阶比谱能有效抑制转速波动对等角度采样的影响,提高了阶比谱分析精度,有效增强了全息阶比谱的稳健性;相对于任一方向单测点阶比谱,稳健全息阶比谱既能分析变速过程信号,又能融合多点信息,其量化参数能更准确评价诊断对象的技术状态,证明稳健全息阶比谱是一种全面、可靠提取变速过程微弱故障特征的有效方法。     

FRFT循频滤波及齿轮微弱故障特征提取

提出了一种分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)循频滤波方法,贴近瞬变工况下信号频率曲线变化特征,循迹剥离包含故障信息的特征分量,提取齿轮早期故障微弱特征。首先,研究了线性多尺度分段方法,将频率呈曲线任意变化信号自适应分成若干个频率近线性变化的信号段;然后研究了频率拟合确定FRFT滤波参数的方法,计算各段信号的FRFT滤波参数并逐段进行FRFT滤波,实现FRFT循频滤波。采用该方法对变速器加减速过程振动信号进行滤波解调分析,试验结果表明:线性多尺度分段方法,能自适应地将任一频率呈曲线任意变化信号分段成若干个频率近线性变化的信号段,且分段数较少;频率拟合确定FRFT滤波参数方法,不受振源和多分量数量影响,能准确确定各分段信号的FRFT滤波参数;该滤波方法能从变速器瞬变工况振动信号中循频提取出包含故障信息的特征分量,有效剥离其他分量和噪声干扰,对提取后的特征分量进行解调分析,能准确提取出传统方法难以识别的齿轮早期故障微弱特征。     

基于线调频小波路径追踪的阶比双谱分析方法

为了将双谱用于转速波动下的齿轮故障诊断,提出一种基于线调频小波路径追踪的阶比双谱分析方法。该方法首先将分析信号的时间跨度在不同尺度下进行等分,形成不同的时间支撑区,然后用多尺度线调频基函数对信号进行投影分解,通过从不同的时间支撑区内投影系数最大的基函数中寻找出使分解信号能量最大的基元函数组合,获得信号包含的能量最大的信号分量,进而得到齿轮啮合频率分量的估计,最后将啮合频率除以齿轮的齿数得到齿轮的转速信号,根据提取的转速信号对时域振动信号进行等角度重采样,对重采样信号进行双谱分析即得到阶比双谱。仿真分析表明,该方法能在低信噪比条件下准确提取转速信号,从而使得双谱估计能合理应用于转速波动下的齿轮故障诊断,应用实例进一步验证了阶比双谱的有效性和优越性。     

基于改进阶比的变速器微弱故障特征提取

提出了一种基于转速调整的改进阶比分析方法,并应用于提取变速器齿轮微弱故障特征。从理论上分析了传统阶比方法分析转速波动信号的局限性,提出了基于转速调整的改进阶比分析方法,采用传统和改进阶比方法对实测转速波动信号进行分析,通过对比证实了转速波动对传统阶比分析结果有较大影响,而改进阶比方法能有效克服该影响,明显改善了分析效果,提高了分析精度。分别采用传统阶比和改进阶比方法对变速器加速振动信号进行分析,结果表明,传统阶比谱不能正确区分齿轮正常与轻微故障状态,而改进阶比谱能清晰反映齿轮正常与轻微故障状态的幅值能量变化,说明改进阶比方法能有效分析转速波动信号并正确提取出微弱故障特征。     

计算阶次分析中避免阶次混叠的滤波定阶方法及其应用

针对计算阶次分析中的阶次混叠现象,分析了各阶次信号分量在频域范围的对应关系,提出并分析了在相同转速区间内信号的各阶次分量会发生频率重叠的问题;在此基础上提出了使用滤波器限制频率、确定阶次的方法,推导了滤波器截止频率选择和滤波后信号角域重采样阶次的确定原则。通过仿真信号分析和实际信号验证,提出的方法成功均能有效的阶次混叠问题,有效确定和降低了角域重采样阶次。     

基于广义形态分量分析的降噪技术研究

针对强噪声环境中有用信号提取的难题,提出了基于广义形态分量分析的降噪方法。通过引入虚拟观测信号,将一维观测信号扩展为多维虚拟观测信号,再通过广义形态分量分析,实现观测信号的盲源分离,从而达到降噪的目的。通过仿真信号和齿轮磨损故障振动实验信号的研究结果表明：广义形态分量分析技术能有效分离强背景噪声中的微弱信号,有效提取故障特征,其降噪性能优于传统的独立分量分析。     

局部均值分解在旋转机械复合故障诊断中的应用

针对旋转机械复合故障振动信号的非平稳特征,开展一种基于局部均值分解(local mean decomposition, LMD)的旋转机械复合故障诊断方法研究。该方法首先通过局部均值分解方法将振动信号分解为若干个PF分量(product function)和一个残余分量之和,然后通过计算各PF分量与原始复合故障信号的相关系数来确定包含故障特征信息的主要成分;最后针对主要成分中的低频分量进行频谱分析从而提取轴的故障特征。针对主要成分中的高频分量采用包络谱分析提取调制故障特征,即提取轴承故障特征。对齿轮箱的轴承、轴复合故障振动信号的分析结果表明了该方法的有效性和可行性。     

齿轮传动系统损伤检测与多故障分类研究

研究了数据挖掘的支持向量机的智能故障检测与诊断方法。通过对齿轮系统在不同的运转状态下的工作状况进行试验测试分析,获取了有关的测试信号,并对不同的故障振动特征信号进行了特征提取与分析研究。在此基础上将支持向量机引入到齿轮传动的损伤检测与诊断之中,建立了两分类和多分类分类器,研究了支持向量机的两分类和多类分类算法。通过分析处理、训练和测试仿真数据以及齿轮振动特征信号,对齿轮系统在各种不同转速下不同故障进行了预测、分类和诊断。研究表明, 支持向量机能够很好的区分不同运转状况下各种典型齿轮损伤与故障,低转速下识别率更高,为95%,特别是对各种复合类故障具有较高的识别精度、识别率在81%以上。它在齿轮故障诊断中具有较好诊断识别能力与发展前景,是一种有效地损伤检测与诊断新方法。     

基于频谱编辑和调制信号双谱的齿轮裂纹故障诊断

齿轮产生裂纹故障时,其振动信号中的周期性故障冲击成分易被其他旋转部件的谐波信号以及背景噪声淹没,导致故障特征难以提取。针对这一问题,首先用改进的频谱编辑方法对原始信号中谐波分量进行抑制,提高信噪比;然后对编辑后的信号进行双谱分析,采用相邻切片融合平均的方法对双谱进行降噪,从降噪后双谱中选取故障特征频率明显的切片进行组合平均得到复合切片谱,进而提取出齿轮的故障特征。仿真和实验信号表明:在低信噪比条件下,频谱编辑与调制信号双谱相结合的方法能够有效抑制谐波信号以及白噪声的干扰,提取出故障特征,实现齿轮裂纹故障诊断。     

基于FRFT的齿轮振动信号故障特征提取

研究了典型齿轮故障振动信号在分数阶傅里叶变换（FRVF）域的分布特征,并在此基础上分析了该信号在FRFT循环域（CFRFD）的分布特征,提出了FRFT循环处理（CFRFT）方法,实现了信号在CFRFD的能量积累。通过仿真实验验证了低信噪比条件下,CFRFT对齿轮振动信号的故障特征提取能力及有效性。     

弗德卡曼滤波阶比跟踪解耦新方法

摘要：弗德卡曼（Vold-Kalman）滤波阶比跟踪法是目前旋转机械阶比分析中能对阶比耦合干扰进行有效解耦操作的方法。但是传统的弗德卡曼升滤波解耦方法存在计算效率低,在无法充分获得耦合阶比瞬时频率信息时不能使用等不足。本文提出了一种基于独立分量分析技术的弗德卡曼滤波阶比跟踪解耦方法。其先将混合观察信号分解为阶比分量、耦合干扰等不同的独立信号分量,再在此基础上对分离出的阶比分量信号对应独立信号分量进行弗德卡曼滤波阶比跟踪分析,有效解决了传统解耦方法计算效率低,解耦需要干扰信号瞬时频率的不足。文中对弗德卡曼滤波阶比跟踪和独立分量分析的基本原理进行了简要介绍,在此基础上提出了本方法的实现方案。通过仿真试验和实际测试对本方法的有效性进行了评价。
     

汇流传动齿轮-转子-轴承系统非线性动力学分析

考虑齿侧间隙、传动误差和时变啮合刚度等非线性因素,并同时考虑滑动轴承非线性油膜力和齿轮啮合力的耦合影响,建立了汇流传动齿轮-转子-轴承系统的动力学模型。从转速方面出发,研究了齿轮系统的非线性动态响应,分析了齿轮啮合力和非线性油膜力之间的耦合作用,判断了转速变化下的油膜稳定性。结果表明：随着转速变化,系统表现出周期一运动、周期二运动、拟周期运动,混沌等丰富的动力学特性,并发现了拟周期分岔通向混沌的道路;随着转速升高,非线性啮合力和非线性油膜力先后对系统振动起到主要作用;油膜振动通过半频涡动失去了稳定性。     

基于改进峰值搜索法的旋转机械瞬时频率估计

提出了一种用于提取转子瞬时频率的改进峰值搜索法,并将该方法应用于旋转机械阶比跟踪。改进的峰值搜索法将瞬时频率中相邻两点一阶导数的差值作为搜索峰值是否合理的判别条件,避免了传统峰值搜索法在干扰信号作用下提取到的虚假峰值,提高了瞬时频率的估计精度。仿真实验表明,改进的峰值搜索法能够降低干扰信号对瞬时频率提取的影响,效果优于传统的峰值搜索法。用该方法对实测转子升速振动信号进行阶比分析,取得了良好的效果。     

齿轮故障振动信号非高斯性特征趋势分析

以齿轮箱实测振动信号为对象,对齿轮点蚀故障发展过程深入研究。通过Gabor滤波仅保留振动信号的边带成分与随机成分;据双谱分析结果研究信号非线性、非高斯性变化,并提取非高斯性强度特征值;在故障趋势分析中利用“3σ准则”设定故障阈值。结果表明,非高斯性强度特征值对齿轮点蚀故障较敏感,可揭示故障发展变化趋势,有利于齿轮故障报警及寿命预测,对齿轮传动系统状态监测与故障诊断具有实际意义。